Utvärderingsåtkomst & setupguide

VisionaryAI Suite är ett lokalt först-AI-system som hjälper er att analysera, tagga, beskriva, transkribera och organisera mediafiler på er egen Windows-maskin. Målet är att göra stora arkiv sökbara, begripliga och strukturerade—så team hittar innehåll utan att drunkna i enbart filnamn och kataloger.

Plattformen kan arbeta med bland annat:

• Bild, video och ljud
• Inbäddad och tillhörande metadata
• AI-genererade beskrivningar och taggar
• Transkription där funktionen finns
• Semantisk sökning över genererad kunskap—inte bara filnamn
• Strukturerade .vtag-sidecars bredvid originalfilen
• Lokala arbetsflöden när er konfiguration tillåter det

Fusion

I stället för att lita på ett enstaka modellutnyttjande kombinerar Fusion flera signaler—till exempel visuella ledtråder, bildtexter, taggar, OCR och valfri LLM-resonemang—till en rikare och mer sammanhängande tolkning. Det är tänkt som stöd för överblick, inte som sista ord utan mänsklig kontroll.

Deep Analysis

Deep Analysis går vidare: utifrån redan utvunna signaler försöker systemet ge en mer mänskligt läsbar sammanfattning och tolkning. Perfekt för utforskning och dokumentation—men inga garantier om fulländning. För arkiv-, redaktions- eller känsliga arbetsflöden ska resultat ses som underlag som granskas.

Semantiskt minne är en av VisionaryAI:s viktigaste delar. Det gör att arkivet kan förstås bortom filnamn och kopplar genererad metadata, beskrivningar, taggar och strukturerade .vtag-filer så ni kan söka utifrån betydelse. Jämfört med ett vanligt sökverktyg för bara filnamn beskriver vi det närmare på sidan om AI-baserad filsökning.

Med en enkel formulering: „Semantiskt minne låter VisionaryAI förstå ert arkiv bättre än vad som ryms i filnamn. Det kan söka i genererad metadata, beskrivningar, taggar och strukturerade .vtag-filer, så ni hittar relevant media även när ni inte minns exakt filnamn.”

• Sök på betydelse, inte bara exakta namn
• Bygg ett sökbart lager ovanpå genererad data
• Återanvänd befintliga .vtag-filer där ni redan har dem
• Förbered arkiv för kommande AI-flöden med portabel struktur

.vtag Är VisionaryAI:s strukturerade metadataformat—ofta som sidecar-fil bredvid originalet, ungefär som en .xmp kan följa en bild. Formatet gör AI-genererad kunskap portabel, granskningsbar och återanvändbar.

En .vtag-post kan innehålla (beroende på analys och inställningar):

• Taggar, beskrivningar, transkription
• Objekt- och sceninformation
• Tidslinjeanknutna signaler där det är relevant
• AI-resultat och semantiska fält
• Utrymme att växa med framtida forensik- och intelligenslager

„.vtag är tänkt att göra AI-genererad metadata portabel, sökbar och återanvändbar i VisionaryAI-ekosystemet.” Läs mer på sidan om .vtag.

Trial-versionen är begränsad till 20 analyser per enhet. Den ger en riktig hands-on-förhandsvisning av plattformen—Fusion, Deep Analysis, semantiskt minne och .vtag—innan ni går vidare till pilot, stängd beta (med längre licensnyckel) eller kommersiellt upplägg.

Blir taket trångt direkt? Kontakta oss eller läs om stängd beta eller kontakta oss för längre utvärdering.

VisionaryAI Trial 1.5.3 passar dig som till exempel är:

• Mediaproffs, arkivarie, forskare eller journalist
• Videoproducent eller arbetar med stora ljud-volymer
• AI-nyfiken skapare som vill ha skrivbordsmjukvara på riktigt
• Team med stora bild-, video- eller ljudbibliotek
• Organisation som vill testa lokalt först-AI före molnberoende verktyg
• Någon som utforskar smartare metadataflöden inför katalog/MAM/arkiv

VisionaryAI är byggt med ett lokalt först-tänk. Målet är att kunna arbeta med känsligt material och behålla så mycket som möjligt av flödet på er egen maskin eller i miljöer ni styr—särskilt när ni kör lokala modeller.

Vissa avancerade steg kan fortfarande använda externa AI-tjänster om ni aktiverar det. Trial-versionen är alltså flexibel: ni kan luta åt offline-kapabla upplägg där det stöds, eller kombinera med molnbaserade modeller när policy tillåter. För strikt luftspärr krävs dialog—vi hjälper er att kartlägga vad som är realistiskt för just er konfiguration.

Publik trial 1.5.3 handlar om djupare AI-baserad medieförståelse för hur VisionaryAI Suite bearbetar media — med dashboard och exportformat som teknikintressenter faktiskt kan använda.

• Benchmark-metodik med fokus på latens och mediaidentitet
• Regressionssyn när drivrutiner, modeller eller hårdvara ändras
• Whisper-trimning via optimeringsprofiler och rekommendationer
• Flexibel Fusion med Smart Whisper och visuellt först-läge för video
• Dokumentation via TXT, JSON, HTML, CSV och PNG
• Samma semantiska minne och .vtag — nu med skarpare diagnostik
• Tydlig milstolpe för företagspiloter som kräver mätbara AI-pipelines

För att många AI-funktioner ska bli fullt användbara behövs modeller som laddas ner eller konfigureras före första körning. Det ger er mer kontroll över vikter, VRAM och om jobbet kan ske lokalt. Första starter kan ta tid medan cache fylls—planera disk och bandbredd.

Vi bygger ut onboarding och genomgångsvideo så att ni inte står ensamma. Under tiden: börja med Så fungerar det och klippen under Titta & lär på galleriet, samt dokumentationen som följer med nedladdningen.

Djupare hårdvarukrav finns under systemkrav; lagringsbedömning följer nedan.

Utvärderingsbuilds distribueras endast till godkända sökande — inte som publik nedladdning. Efter godkännande får du säker länk och signerad license.json. Behöver du åtkomst? Skicka ansökan eller kontakta oss.

Applikation och AI-modeller

Nedladdning och installation tar mycket plats och beror på vilka modeller ni väljer. Minimal install är mindre; full uppsättning stora modeller kan landa i många gigabyte upp till tiotal GB eller mer. Säkerställ snabb disk (NVMe/SSD) för både app och modellcache.

Era filer och .vtag

Lokal AI-analys av video och högupplöst stillbild kan kräva avsevärt extra utrymme för arbetsdata, cache och strukturerad metadata bredvid filerna. Ett stort mediearkiv kan behöva terabyte totalt. Dimensionera hårdvara efter samlingen – vi anger inget enda garanterat tal här.